• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.147-148
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• 2018

다중 레이블 분류 문제는 다중 레이블 데이터를 입력받았을 때 연관된 다수의 레이블을 추측하는 문제이다. 본 논문에서는 다중 레이블 분류 문제의 기법 중 하나인 나이브 베이지안 분류기에 레이블 의존성을 계산하여 결과에 반영한 결과 다중 레이블 분류 문제의 성능이 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.334-336
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• 2000

IPv6는 IPv4의 단점을 보완한 차세대 인터넷 프로토콜이다. IPv6 헤더는 플로우 레이블 필드를 제공하여 레이블 값에 따라 차등적인 서비스를 제공할 수 있는 기반을 갖추었다. 본 논문에서는 이러한 레이블의 용도 외에 레이블을 이용한 포워딩 방법을 제안한다. 레이블을 이용한 포워딩은 기존의 MPLS 와 유사한 방식으로 이루어진다. 두 방법의 차이점은, 첫째 MPLS는 속도를 빠르게 하기 위하여 대부분의 스위칭이 2 계층에서 이루어지지만 플로우 레이블을 이용한 방법은 3 계층에서 처리된다. 둘째, 패킷에 플로우 레이블을 기록할 때 기존의 IPv6 헤더 필드를 이용하기 때문에 MPLS에서와 같이 별도의 헤더가 필요치 않다. 또한, 레이블과 플로우에 대한 서비스 정보를 매핑시킬 경우 좀더 수월하게 차등적 서비스를 지원할 수 있다. 본 논문에서는 IPv6 레이블 포워딩을 구현해서 실험한 실험 망과 현재 리눅스 커널(2.2.X)상에서 구현되어있는 IPv6의 포워딩 구조, 그리고 구현된 플로우 레이블 포워딩에 대하여 논한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.265-267
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• 2001

본 논문에서는 레이블이 없는 데이터를 이용하는 새로운 자동 문서 분류 방법을 제시한다. 제시된 방법은 적은 수의 레이블이 있는 데이터로부터 학습된 후 많은 수의 레이블이 없는 데이터로 보강되는 일련의 분류기(classifier)에 기반한다. 레이블이 없는 데이터를 활용하기 때문에, 필요한 레이블이 있는 데이터의 수가 줄어들고, 분류 정확도가 향상된다. 두 개의 표준 데이터 집합에 대한 실험 결과, 레이블이 없는 데이터를 사용함으로써 분류 정확도가 증가함을 보였다. 분류 정확도는 전체 데이터의 2/3만 사용하고도 NIPS 2000 워크숍 데이터 집합에 대해서는 약 7.9% 정도, WebKB 데이터 집합에 대해서는 9.2% 증가하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.596-599
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• 2003

본 논문에서는 아이콘과 레이블을 가진 도식화된 지도(Schematic map)를 생성차기 위한 아이콘과 레이블의 효과적인 배치 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 먼저 지리정보시스템(GIS)의 데이터베이스로부터 원시 정보를 파서로 분석한 후, 지형도 데이터에서 시각화에 필요한 부분만을 추출한 후 이들 선분에 대하여 선분 간략화 알고리즘을 적용하여 기도를 생성한다. 그리고 장식 및 정보의 표기를 목적으로 사용하는 아이콘 및 레이블 정보들의 특징을 반영하여 후보 영역을 생성한다. 마지막으로 생성된 후보영역 내에서 중첩이 발생하기 않으면서 아이콘을 설명하는데 적절한 최적화된 위치의 레이블을 배치하여 이들의 배치 값들 중 최적의 값을 얻은 후 이 최적의 위치에 아이콘과 레이블을 배치하도록 하였다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.07a
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• pp.10-11
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• 2003

완전 광 레이블 스위칭 기술은 차세대 광 인터넷에서 요구되는 투명성과 낮은 latency를 주기 위한 핵심기술이다. 패킷 스위칭 시스템은 각 노드에서 레이블을 이용해 패킷을 교환하는 방식으로 각 라우터에서는 이전 라우터에서 전달해 은 레이블을 분석하고 그 레이블 신호에 따라서 목적지로 포워딩 시키게 된다. 레이블을 교환하는 기술은 MLS 또는 완전 광 레이블 스위칭 (Optical label Switching： OLS) 네트웍에서 scalability를 구현하기 위한 핵심 기술이 된다. (중략)

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.7
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• pp.1749-1756
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• 2014

Knowledge about protein subcellular localization provides important information about protein function. This paper improves a label power-set multi-label classification for the accurate prediction of subcellular localization of proteins which simultaneously exist at multiple subcellular locations. Among multi-label classification methods, label power-set method can effectively model the correlation between subcellular locations of proteins performing certain biological function. With constrained optimization, this paper calculates combination weights which are used in the linear combination representation of a multi-label by other multi-labels. Using these weights, the prediction probabilities of multi-labels are combined to give final prediction results. Experimental results on human protein dataset show that the proposed method achieves higher performance than other prediction methods for protein subcellular localization. This shows that the proposed method can successfully enrich the prediction probability of multi-labels by exploiting the overlapping information between multi-labels.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.2853-2864
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• 2018

Discriminant analysis predicts a class label of a new observation with an unknown label, using information from the existing labeled data. Hence, observed labels play a critical role in the analysis and we usually assume that these labels are correct. If the observed label contains an error, the data has label noise. Label noise can frequently occur in real data, which would affect classification performance. In order to resolve this, a comparative study was carried out using simulated data with label noise. In particular, we considered 4 different classification techniques such as LDA (linear discriminant analysis classifiers), QDA (quadratic discriminant analysis classifiers), KNN (k-nearest neighbour), and SVM (support vector machine). Then we evaluated each method via average accuracy using generated data from various scenarios. The effect of label noise was investigated through its occurrence rate and type (noise location). We confirmed that the label noise is a significant factor influencing the classification performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.459-462
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• 2008

레이블링은 웹 사이트의 요소가 되는 글로벌 네비게이션, 서브 메뉴, 컨텐츠 등에 명칭을 붙이고 체계를 확립해 주어 사용자들에게 이해를 돕기 위한 가이드라인이다. 특히, 취업 정보 시스템에서 이력서나 채용공고 등과 같은 정보 입력 항목의 레이블로 사용하는 용어는 정확한 예측과 빠른 이해가 있어야 입력시간을 단축 할 수 있다. 본 연구에서는 웹사이트를 사용하는 다양한 요구와 사고들을 충족하면서 많은 입력 정보 항목의 이해도를 높여 이력서나 채용공고 등과 같은 정보를 입력 시 정확한 예측과 빠른 이해를 도와 입력시간을 단축시킬 수 있는 레이블명에 대해 알아보고자 한다. 연구 방법으로는 국내 취업사이트 중 상위 랭킹에 있는 사이트를 중심으로 정보 입력 항목의 이명 레이블을 벤치마킹하고 다양한 레이블 중 사용자가 친숙하면서도 직관적으로 생각하는 레이블을 설문 조사한다. 설문 조사 결과를 바탕으로 취업사이트에서 벤치마킹한 최빈도 사용 레이블명이 높은 친숙도 평가값을 받은 항목의 레이블과 비교하여, 향후 취업 정보 시스템을 구성 할 경우 정보 항목의 레이블을 효과적으로 결정할 수 있는 방법을 제안하고 그 유효성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.383-385
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• 1998

MPLS망은 레이블 스위칭을 통해 고속의 라우팅은 제공하지만 서비스 질은 보장하지 않는다. 따라서 MPLS망을 통해 종단간 서비스 질을 보장하기 위한 방법으로 RSVP 흐름 군집을 이용한다. 즉, 입구 라우터와 출구 라우터 간의 흐름들이 요구하는 자원들의 군집하여 예약함으로써 각 흐름들을 요구하는 서비스 질을 보장하게 된다. 이와같이 각 흐름들이 요구하는 자원들을 군집하여 예약하는 이유는 각 흐름별로 예약하고 그 예약에 따라 처리를 하게 되었을 때 흐름 별 상태 정보 저장 및 처리하는 데 많은 비용이 들기 때문이다. 특히 이러한 흐름의 수가 매우 많은 코어 망에서 문제가 크다. 이처럼, 입구 라우터와 출구 라우터간의 흐름들이 요구하는 자원들을 군집하여 예약했을 때, 군집된 흐름들이 입구 라우터와 출구 라우터까지 레이블 스위칭을 통해 전달되면서 이렇게 예약된 자원을 이용하여 서비스 질을 보장 받을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 군집된 RSVP 메시지를 통해 자원 예약이 이루어질 때 레이블을 할당하고 바인딩 시킴으로써(레이블이 자원 예약 상태 정보에 대한 구분자 역할을 함) 레이블 스위칭을 통해 패킷이 전달되면서 예약된 자원의 서비스를 받을 수 있게 된다. 자원예약 상태 정보를 레이블 운송 테이블에 저장함으로써 레이블 교환 시 자연적으로 자원 예약에 대한 구분이 됨으로 빠른 구분이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.361-363
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• 2001

본 논문은 IPv6 헤더의 플로우 레이블 필드를 이용한 레이블 포워딩 방법을 제안하고 이 방법을 기반으로 리눅스 운영체제에서 멀티캐스팅 라우팅 레몬과 유니 캐스팅 데몬과 구현하여 레이블 포워딩에 의한 유니 캐스트 및 멀티캐스트 전송을 구현하였다. 레이블을 이용한 포워딩은 라우팅 엔트리를 결정하기 위해 If주소 중 가장 많은 부분이 일치되는 엔트리를 찾는 방법(longest prefix match) 을 기본으로 하는 IP주소정색 방법에 비해, 짧은 레이블 값 전체가 일치하는 엔트리를 찾는 방법 (short label exact match)을 원칙으로 하고있어 상대적으로 빠른 속도로 라우팅 테이블을 검색할 수 있으며, 쉽게 QoS를 제공할 수 있는 구조를 제공한다. 실험을 통해 구현된 레이블 포워딩을 이용한 유니캐스트 및 멀티캐스트 전송이 잘 동작함을 확인하였고, 성능비교 실험을 통해 레이불 포워딩이 일반 IP 검색 포워딩 방법보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인할 수 있다.